理想汽车借助技术革新，正推动汽车行业从传统模式向智能阶段转变，其自主研发的新系统及平台引起了广泛关注。
技术发展历程
理想汽车自创始阶段便专注于自动驾驶技术的探索，首先从二维及三维感知技术入手，其后逐步演进至BEV、NPN和无图等新型技术体系。该企业多年来持续稳步推进，尽管初始阶段并非领先者，但通过不懈努力实现快速追赶，先前在传统驾驶辅助领域的技术沉淀，为当前向人工智能驱动阶段转型提供了坚实的技术支撑。
跨越时代架构
理想汽车为克服传统驾驶方式在特殊情况下的不足，启动了自主研发的“端到端 + VLM架构”项目，标志着辅助驾驶技术进入全新阶段。这是首次采用人工智能技术辅助驾驶，被视为两个技术时代的转折点。该架构的核心原理是模拟人类驾驶行为，通过海量驾驶数据对模型进行训练，数据规模与品质直接关系到系统表现。
自研VLA模型
遵循技术更新理念，理想汽车独立研发了VLA驾驶员大模型，该模型具备卓越的三维空间认知、逻辑分析及行为模拟功能，能够使汽车感知、分析并应对环境变化，模型将空间感知信息进行编码处理，输出决策指令，其中Diffusion扩散模型还能生成流畅且丰富的行驶路径
四大优势支撑
郎咸朋称，理想汽车率先实现VLA功能，得益于在数据、算法、算力、工程四个层面的领先地位。在数据层面，世界模型能够重构和创造场景，从而让场景数据分布更加均匀。在算法层面，通过改进评测方法，采用世界模型进行仿真检测，有效提高了评测工作的效率。
技术壁垒凸显
根据郎咸朋的观点，世界模型仿真构成了理想最关键的技术障碍，其更新频率必须得到保障，同时需要结合真实车辆进行验证，其他企业难以在短期内模仿。这一技术壁垒巩固了理想在自动驾驶技术方面的领先优势，也提高了其他公司追赶的门槛。
落地挑战解析
自动驾驶高级算法专家詹锟表示，众多团队承认VLA具备显著长处，然而实际应用存在阻碍。特别是在边缘端处理器运算能力欠缺的情况下，基本难以实施。理想凭借高性能芯片，为VLA的实用化创造了条件。
理想汽车在自动驾驶技术方面持续取得进展，其VLA模型的实际应用效果令人关注，能否达到预期表现值得探讨，期待大众参与讨论，并对本内容进行互动。
